具体描述
《普通高等教育"十一五"规划教材•检测与转换技术》为普通高等教育“十一五”规划教材。
全书共分13章，主要内容包括检测技术基础、参数检测、检测信号的处理、传感器的特性、电阻式传感器、压电式传感器、电感式传感器、电容式传感器、磁电式传感器、光电式传感器、热电式传感器、新型传感器、现代检测系统。《普通高等教育"十一五"规划教材•检测与转换技术》内容突出教材的基础性、实用性和先进性；内容丰富全面，涵盖了检测技术与系统必要的知识与应用，以及现代传感器技术的最新进展。
现代控制理论与系统辨识 本书聚焦于现代控制理论的核心概念、先进算法及其在复杂工程系统中的实际应用。它深入探讨了从经典控制向现代控制范式转变的理论基础，并详尽阐述了系统辨识在工程实践中的关键作用。 本书内容结构严谨，逻辑清晰，旨在为读者构建一个全面、深入且具有前瞻性的控制系统知识体系。我们不涉及任何关于“检测与转换技术”的具体操作、方法或案例，而是将重点放在了控制系统的建模、分析、设计与优化的理论前沿。 --- 第一部分：现代控制理论基础与状态空间方法 本部分是全书的理论基石，旨在为读者提供理解先进控制技术所需的数学工具和概念框架。 第一章：线性系统的状态空间表示 本章详细介绍了将高阶常微分方程转化为一阶状态空间模型的数学方法，这是现代控制理论的基石。我们探讨了系统的能控性 (Controllability) 和能观测性 (Observability) 判据，包括李雅普诺夫（Lyapunov）判据和卡尔曼（Kalman）判据。重点分析了如何利用这些性质来判定系统是否可以通过输入完全驱动，以及是否可以通过输出完全确定系统的内部状态。此外，还介绍了系统的标准化形式，如约当标准型和巴克勒形式，为后续的极点配置和观测器设计奠定基础。 第二章：线性二次型调节器 (LQR) LQR 是最优控制理论中最具代表性的成果之一。本章深入研究了如何设计一个使得二次型性能指标（包含状态误差和控制输入的加权平方和）最小化的线性反馈控制器。核心在于黎卡提方程（Algebraic/Differential Riccati Equation, ARE/DARE） 的求解与应用。我们详细推导了 ARE 的推导过程，并讨论了在连续时间系统和离散时间系统下的求解算法及稳定性分析。本章强调了权重矩阵 $Q$ 和 $R$ 对控制性能和控制能量的实际影响和选择原则。 第三章：极点配置与状态反馈设计 极点配置（Pole Placement）技术允许设计者根据系统性能要求，将闭环系统的特征根（极点）任意放置在复平面上的特定位置。本章详细阐述了Ackermann 公式和转换矩阵法在确定所需反馈增益矩阵 $K$ 中的应用。随后，我们扩展到输出反馈设计，讨论了降阶控制器（如动态逆和基于观测器的设计）的可行性，并分析了输出反馈设计在实现满极点配置时的局限性。 第四章：状态观测器设计 在许多实际场景中，系统的全部状态变量无法直接测量。本章专注于如何利用系统的输入和可测量的输出信息来估计不可测量的状态。我们详细讲解了卡尔曼滤波器的原理，包括其基于最小均方误差（MMSE）估计的优化基础。此外，还包括了Luenberger 观测器的设计，分析了观测器极点的选择对估计误差收敛速度的影响，并探讨了“分离原理”在状态反馈与观测器设计中的应用。 --- 第二部分：非线性控制与鲁棒性分析 本部分转向更具挑战性的非线性系统和对外部干扰具有抵抗力的控制系统设计。 第五章：非线性系统的基本分析方法 本章介绍了处理非线性系统的关键工具。我们着重探讨了李雅普诺夫稳定性理论，特别是直接法和间接法（线性化法）在判断非线性系统局部稳定性的应用。对全局稳定性分析，我们详细阐述了李雅普诺夫函数的构造方法，以及如何利用能量函数来证明系统的渐近稳定性和指数稳定性。此外，还引入了输入-输出线性化的概念，作为将非线性系统转化为线性系统进行分析的预备手段。 第六章：滑模控制 (SMC) 滑模控制因其对系统参数不确定性和外部扰动具有极强的鲁棒性而受到广泛关注。本章深入剖析了滑模控制的核心机制——滑模面设计和等效控制力的计算。我们详细分析了“抖振（Chattering）”现象的成因，并系统介绍了各种减小或消除抖振的技术，例如利用到达率函数（Reaching Law） 的优化设计以及SMC 与模糊逻辑的结合。 第七章：鲁棒控制：$H_{infty}$ 控制 本章侧重于设计能够在存在较大建模误差和外部干扰（通常用 $H_{infty}$ 范数度量）的情况下，仍能保证系统性能的控制器。我们详细介绍了如何将控制问题转化为求解丢番图不等式（Riccati Inequalities） 或相关的线性矩阵不等式（LMI）。重点讲解了如何通过设置合适的加权函数来平衡系统的性能要求与对不确定性的容忍度，确保闭环系统的稳定性和性能指标的满足。 --- 第三部分：系统辨识与参数估计 系统辨识是获取系统数学模型（传递函数或状态空间模型）的关键技术，是现代控制系统设计的前提。 第八章：线性时不变（LTI）系统的辨识理论 本章聚焦于如何利用实验数据（输入信号和系统响应）来估计系统模型参数或结构。我们首先介绍了回归模型和最小二乘法（LS） 的基础，并将其扩展到递推最小二乘法（RLS），适用于在线参数估计。随后，我们详细讨论了数据采集的实验设计，例如选择合适的激励信号（如伪随机信号、正弦序列）以保证模型参数估计的精确性和唯一性。 第九章：参数估计与模型结构选择 本章深入研究了高级估计技术，包括广义最小二乘法（GLS） 和最大似然估计（MLE），并分析了它们在存在过程噪声和测量噪声时的估计性能。对于模型结构的确定，我们详细阐述了模型阶数选择准则，例如赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC），这些准则在平衡模型拟合精度和模型复杂性方面起着至关重要的作用。 第十章：系统辨识中的模型验证与诊断 一个辨识出的模型只有经过严格验证才能用于控制设计。本章重点介绍了模型有效性检验的方法。我们探讨了残差分析，包括残差的白噪声检验、互相关检验，以评估模型是否充分捕捉了系统的动态特性。此外，还介绍了模型结构不确定性分析，以及如何通过交叉验证和时间序列分析来确保辨识结果的可靠性。 --- 本书的全部内容均围绕控制理论的数学建模、算法设计、性能分析和数据驱动的参数估计展开，不涉及任何与“检测”或“转换”技术流程相关的具体操作细节。全书旨在提供一个高水平的理论框架，用于分析和设计复杂的动态系统。
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